基于显著度增强的MRI影像脑肿瘤全自动分割

• 作者: 王瑜 马泽源
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 显著度增强 磁共振图像 脑肿瘤分割 深度学习 全自动
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 151-154,161
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.10.024

摘要

为了提高脑肿瘤诊断效率,提出一种结合频率调谐全局显著度增强与深度学习的脑肿瘤影像全自动影像分割方法.对磁共振图像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)进行滤波、平滑,去除MRI影像中的噪音;对其进行显著度增强,增加脑肿瘤图像的对比度;使用宽残差金字塔式池化网络和U型网络对增强后的影像进行全自动分割.实验结果表明,该方法可以准确地对脑肿瘤区域进行分割,为脑肿瘤临床诊断提供生物学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑜		41	67	4.0	5.0
2	马泽源		1	0	0.0	0.0